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摘要該研究旨在通過物質(zhì)表面大形變推測該物質(zhì)的內(nèi)部物理信息,為心臟瓣膜鈣化的物理信息提供了一種無創(chuàng)測量工具。

  【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】近日,北京大學(xué)第三醫(yī)院心血管內(nèi)科祖凌云教授、北京大學(xué)工學(xué)部先進制造與機器人系劉珂研究員和北京大學(xué)工學(xué)部力學(xué)與工程科學(xué)系朱馳研究員研究團隊,在國際知名期刊《先進科學(xué)》(Advanced Science)在線發(fā)表題為《通過觀測大形變揭示軟物質(zhì)的隱藏物理信息》(“Uncover Hidden Physical Information of Soft Matter by Observing Large Deformation”)的研究成果。
 
  該研究旨在通過物質(zhì)表面大形變推測該物質(zhì)的內(nèi)部物理信息,為心臟瓣膜鈣化的物理信息提供了一種無創(chuàng)測量工具。
 
  如何通過表面觀察“看見”軟物質(zhì)內(nèi)部的異常一直是難以攻克的挑戰(zhàn)。雖然X光、超聲等傳統(tǒng)的檢測方法廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,可以無創(chuàng)獲得組織的結(jié)構(gòu)或功能信息,但是無法進一步獲得硬度等物理信息,存在分辨率不足、成本高、操作復(fù)雜以及應(yīng)用受限等問題。特別是當(dāng)組織內(nèi)部的異常難以直接可視化時,這一問題變得更加突出,如心臟瓣膜、腫瘤或其他組織的病變,往往無法通過常規(guī)影像手段得到精確的物理特征描述。如何實現(xiàn)非侵入式、高效且精準的內(nèi)部異常檢測是軟物質(zhì)領(lǐng)域亟待解決的難題。
 
  算法在醫(yī)療、機器人等多個領(lǐng)域都有重要應(yīng)用,例如通過心臟瓣膜的運動形變,獲得瓣膜組織的鈣化特征信息
 
  北京大學(xué)第三醫(yī)院與北京大學(xué)工學(xué)部研究團隊提出基于表面大形變反推軟物質(zhì)內(nèi)部物理異常的方法,有效突破了傳統(tǒng)檢測手段的局限。該方法通過觀測軟物體表面在外力作用下的大形變,結(jié)合先進的數(shù)學(xué)模型和算法,反向推導(dǎo)內(nèi)部的材料屬性、異常位置和形狀。具體流程如下:
 
  1、大形變觀測:通過常規(guī)的成像技術(shù)(如超聲、CT掃描等)獲取軟物體表面的大形變數(shù)據(jù)。
 
  2、虛擬孿生模型:使用有限元分析技術(shù)構(gòu)建物體的虛擬模型,以模擬其在不同物理條件下的變形過程,實現(xiàn)物理現(xiàn)象的高度還原。
 
  3、并行貝葉斯優(yōu)化算法:通過貝葉斯優(yōu)化方法,在虛擬孿生模型中迭代調(diào)整物理參數(shù),使模擬結(jié)果最大程度貼近真實觀測數(shù)據(jù),從而實現(xiàn)對物體內(nèi)部物理屬性的精準反演。
 
  這種創(chuàng)新方法不僅能夠精準識別物體內(nèi)部的物理性質(zhì)(如剛度分布、異常形狀和異常位置),還能夠有效減少傳統(tǒng)優(yōu)化算法對實驗數(shù)據(jù)的高需求,使得優(yōu)化過程更加高效。
 
  為了驗證方法的有效性,研究團隊進行了多個場景下的實驗測試:
 
  1、梁彎曲實驗:研究團隊首先構(gòu)建了仿真梁模型和真實的PDMS梁模型,通過測試梁的彎曲形變,成功識別出材料內(nèi)部的剛性夾層和異常區(qū)域。實驗結(jié)果表明,仿真模型實驗誤差低于0.2%,而真實模型實驗誤差低于6%,顯示了該方法在材料檢測中的高精度。
 
  2、氣球膨脹仿真實驗:通過模擬氣球的膨脹過程,研究團隊成功地從形變數(shù)據(jù)中恢復(fù)出氣球內(nèi)的異常區(qū)域,估算誤差不超過2.6%。這一實驗驗證了該方法在三維變形場景中的強大能力。
 
  3、主動脈瓣鈣化仿真實驗:針對鈣化病變的心臟瓣膜,該方法成功從變形軌跡中反推出鈣化區(qū)域的形狀、位置以及剛度等物理信息參數(shù)。這一結(jié)果為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域提供了新的非侵入式定量診斷工具,尤其適用于疾病的早期診斷和監(jiān)測。
 
  這些實驗展示了該方法在軟體機器人、材料科學(xué)等不同領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用潛力。例如在醫(yī)學(xué)診斷中,尤其是在心臟瓣膜等軟組織病變的診斷中,該方法可為醫(yī)生提供更精確的檢測結(jié)果,有效彌補傳統(tǒng)影像學(xué)方法的不足。同時,在新興的軟體機器人領(lǐng)域,該方法可為軟體機器人的自我感知和故障檢測提供更加可靠的數(shù)據(jù)支持,推動軟體機器人走向應(yīng)用場景。
 
  北京大學(xué)第三醫(yī)院和北京大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)的碩士研究生楊煥煜為該論文的第一作者,祖凌云、劉珂、朱馳為共同通訊作者。本研究得到國家重點研發(fā)計劃項目、國家自然科學(xué)基金、北京大學(xué)第三醫(yī)院創(chuàng)新轉(zhuǎn)化基金的支持。

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